来源：机器之心 新年第一天， DeepSeek 发布了一篇新论文，提出了一种名为 mHC （流形约束超连接）的新架构。该研究旨在解决传统超连接在大规模模型训练中的不稳定 性问题，同时保持其显著的性能增益 。 简单来说， DeepSeek 提出的 mHC 通过将传统 Transformer 的单一残差流扩展为多流并行架构，并利用 Sinkhorn-Knopp 算法将连接矩阵约束在双拟随机 矩阵流形上，成功解决了超连接（HC）在大规模训练中因破坏恒等映射属性而导致的数值不稳定和信号爆炸问题。 这篇论文的第一作者有三位：Zhenda Xie（解振达）、Yixuan Wei（韦毅轩）、Huanqi Cao。值得注意的是，DeepSeek 创始人 & CEO 梁文锋也在作者名单 中。 传统的残差连接（即 Transformer 中的 x + F (x) 结构）凭借「恒等映射」保证了信号无损传输和训练稳定性。但它的瓶颈在于信息通道的宽度受限于隐藏层维 度 C。 从根本上破坏了残差连接固有的恒等映射属性，导致了严重的训练不稳定性和受限的可扩展性，并额外增加了显著的内存访问开销。 为了解决这些挑战，DeepSeek 的研究团 ...